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2024-11-02 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Dortmund)
43.2%
Match nul
26.0%
Extérieur (RB Leipzig)
30.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
66.3%
L2M (No)
33.7%
Over 2.5
63.9%
Under 2.5
36.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
58.4%
DNB Extérieur
41.6%
Double Chance 1X
69.2%
Double Chance 12
74.0%
Double Chance X2
56.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.6%
2 - 1
9.0%
1 - 2
7.5%
2 - 2
6.7%
2 - 0
6.0%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Dortmund)43.2%44.0%-0.7 pt
Match nul26.0%25.1%+0.9 pt
Extérieur (RB Leipzig)30.8%30.9%-0.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.563.9%65.5%-1.6 pt
Under 2.536.1%34.5%+1.6 pt

Probas marché obtenues en inversant les cotes (`1/cote`) et en normalisant pour retirer la marge bookmaker.

Performance modèle sur ce match

Proba modèle au résultat réel
43.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4846 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8386 (0 = parfait, ~1.099 = pur hasard)

Interprétation : si le modèle avait dit "100% pour le bon résultat", Brier et log-loss seraient à 0. Plus la proba au résultat réel est haute, plus ces 2 scores sont bas. Permet de juger objectivement le modèle sur CE match précis (vs juste argmax / vrai-faux).

Méthode & sources

Modèle
dc-baseline-v1
xi (pondération)
0.002500
Source données
football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
Train
4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle